Analytics Engineer

Über unser Unternehmen

team.blue ist ein Ökosystem aus erfolgreichen Marken, die über Regionen hinweg zusammenarbeiten, um Kunden alles zu bieten, was sie für ihren Online-Erfolg benötigen. Die Gruppe besteht aus 60 erfolgreichen Marken mit einem Team von mehr als 3.000 Experten, die 3,5 Millionen Kunden in ganz Europa und darüber hinaus betreuen.

Das Portfolio von team.blue umfasst sowohl traditionelle Hosting-Unternehmen – die Domainnamen, E-Mail, Shared Hosting, E-Commerce und Serverlösungen anbieten – als auch spezialisierte SaaS-Anbieter für Compliance, Marketing-Tools und Team-Collaboration-Produkte. Diese breite Aufstellung macht team.blue zu einem One-Stop-Partner für Online-Unternehmen und Unternehmer in ganz Europa.

Stellenübersicht

Wir suchen einen erfahrenen und eigenverantwortlichen Analytics Engineer zur Verstärkung unserer AI & Data-Funktion. Diese Rolle bildet die kritische Schnittstelle zwischen unserem Data Management-Team (verantwortlich für die Aufnahme von Rohdaten in unsere Databricks-basierte Datenplattform) und unserem Analytics-Team (verantwortlich für Erkenntnisse und Berichterstattung).

Sie transformieren Rohdaten in vertrauenswürdige, analysebereite Datensätze – Sie erstellen KPIs, semantische Modelle und Datenprodukte, die unsere Präsentations- und Berichtsebenen speisen. Da Sie in einer Vielzahl von Datenbereichen (Marketing, Produktnutzung, Kundenservice, Umsatz und mehr) arbeiten, sollten Sie intellektuell neugierig, selbstgesteuert und proaktiv sein. Sie fühlen sich wohl dabei, unbekannte Datenlandschaften mit begrenzter Anleitung zu erkunden, Geschäftspartner einzubinden, um die Bedeutung der Daten zu verstehen, und unabhängig fundierte Entscheidungen zu treffen.

Wir suchen jemanden, dem wir vertrauen können, sich in neue Datenbereiche einzuarbeiten und Ergebnisse zügig zu liefern. Sie berichten an den Director of Analytics und arbeiten eng mit Data Engineers, Analytics Engineers und Stakeholdern aus der gesamten Gruppe zusammen.

Ihre Rolle im Team

Die Datenfunktion ist in drei Schichten strukturiert:

• Data Management: Lädt Rohdaten aus allen Quellen in die Databricks-Plattform. Verantwortlich für die Bronze/Raw-Layer.
• Analytics Engineering (Ihre Rolle): Nimmt Rohdaten entgegen, konformiert und transformiert sie, definiert KPIs, erstellt semantische Modelle und liefert zuverlässige Datenprodukte an die Präsentationsebene.
• Analytics & Insights: Nutzt die analysebereiten Daten zur Erstellung von Dashboards, Berichten und strategischen Erkenntnissen für das Unternehmen.

Ihre Aufgaben

Datentransformation & Modellierung

• Entwurf und Aufbau robuster dbt-Modelle auf Databricks, die Rohdaten in saubere, konforme und analysebereite Datensätze transformieren.
• Definition und Implementierung von KPI-Logik in Zusammenarbeit mit Business- und Analytics-Stakeholdern, um konsistente Definitionen über alle Bereiche hinweg sicherzustellen.
• Wartung und Weiterentwicklung der semantischen/Präsentationsebene, um sicherzustellen, dass Datenprodukte zuverlässig, getestet, dokumentiert und performant sind.
• Anwendung von Software-Engineering-Best-Practices auf Analytics-Code: Versionskontrolle, Testing, CI/CD und Dokumentation.

Datenexploration über Fachbereiche hinweg

• Eigenständiges Onboarding neuer Datenbereiche (z. B. Marketing-Attribution, Produktnutzung, Kundenservice, Abonnementdaten) mit begrenzter Anleitung – Erkundung der Daten, Verständnis der Struktur und Bedeutung sowie Entscheidung über die beste Modellierung.
• Proaktive Einbindung von Geschäftspartnern und Domain-Eigentümern, um Kontext zu verstehen, Annahmen zu validieren und KPI-Definitionen abzustimmen.
• Frühzeitige Identifizierung von Datenqualitätsproblemen und Zusammenarbeit mit dem Data Management-Team zur Behebung an der Quelle.

Zusammenarbeit & Enablement

• Bindeglied zwischen Data Engineers und Analysten: Übersetzung von analytischen Anforderungen in Engineering-Aufgaben und Rückmeldung von Datenrealitäten an das Unternehmen.
• Zusammenarbeit mit dem Analytics-Team, um sicherzustellen, dass die Präsentationsebene den Anforderungen an Berichterstattung und Self-Service entspricht.
• Beitrag zur Data Governance: Namenskonventionen, Lineage-Dokumentation und Modellkatalogisierung.
• Unterstützung des Teams bei der Erweiterung der Analytics-Abdeckung auf neue Marken und Bereiche im Laufe der Zeit.

Erforderliche Erfahrung & Fähigkeiten

• 5 Jahre Erfahrung im Bereich Analytics Engineering, Data Engineering oder einer eng verwandten Datenrolle.
• Starke, praktische Erfahrung mit dbt (dbt Core oder dbt Cloud) – dies ist eine Kernanforderung.
• Erfahrung mit Databricks (oder einer vergleichbaren Cloud-Datenplattform wie Snowflake oder BigQuery).
• Fundiertes Verständnis von dimensionaler Modellierung, Data Vault oder ähnlichen Data-Warehousing-Mustern.
• Exzellente SQL-Kenntnisse: komplexe Transformationen, Window-Funktionen, Abfrageoptimierung.
• Nachgewiesene Fähigkeit, autonom in mehreren Datenbereichen gleichzeitig zu arbeiten und sich in unbekannte Daten ohne umfangreiche Dokumentation einzuarbeiten.
• Starke analytische Denkweise: Fähigkeit, Daten kritisch zu hinterfragen, Anomalien zu erkennen und Logik durchgängig zu validieren.
• Hervorragende Kommunikationsfähigkeiten – Sie fühlen sich wohl dabei, direkt mit Business-Stakeholdern zu sprechen, um Anforderungen zu ermitteln und Datenkonzepte zu erklären.
• Erfahrung in verschiedenen Datenbereichen (z. B. Marketing, Produktanalytik, Kundenservice, Finanz-/Abonnementdaten).

Wünschenswert

• Vertrautheit mit SaaS GTM-Tools und Metriken – z. B. Amplitude, HubSpot oder ähnliche Marketing- und Produktanalytik-Plattformen.
• Erfahrung mit Python für Datentransformation oder Pipeline-Orchestrierung.
• Erfahrung mit BI/Visualisierungsebenen (z. B. Looker, Tableau, Power BI) und deren Nutzung semantischer Modelle.
• Erfahrung in einem Multi-Marken- oder Portfolio-Unternehmenskontext.
• Hintergrund in einer Beratungs- oder Auftragnehmerrolle: Fähigkeit, in komplexen Umgebungen schnell Wirkung zu erzielen.

Arbeitserlaubnis

Bitte seien Sie darauf vorbereitet, einen Nachweis über Ihre Arbeitsberechtigung für das Land vorzulegen, in dem Sie sich bewerben. Leider können wir keine Umzugspakete oder Visums-Sponsoring unterstützen.

„Come as you are“

Jeder ist hier willkommen. Vielfalt und Inklusion stehen bei uns im Mittelpunkt. Wir schätzen Respekt, Offenheit und vertrauensvolle Zusammenarbeit weit über jede technische Kompetenz hinaus. Wir tolerieren keine Intoleranz.

ESG

Bei team.blue ist unser Engagement für die Umwelt und füreinander das Herzstück unseres Handelns. Unser neuester Impact-Bericht zeigt unsere laufenden ESG-Bemühungen und ehrgeizigen Nachhaltigkeitsziele. Möchten Sie mehr über unser Engagement für einen positiven Einfluss erfahren? Schauen Sie hier vorbei.

Der vertrauenswürdigste digitale Wegbereiter

team.blue ist ein führender digitaler Wegbereiter für Unternehmen und Unternehmer. Wir betreuen über 3,3 Millionen Kunden in Europa und verfügen über mehr als 3.000 Experten, die sie unterstützen. Unser Ziel ist es, Technologie zu gestalten und Unternehmen mit innovativen digitalen Diensten zu stärken.

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